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文档摘要

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模型微调与蒸馏方案领域适配微调增量学习策略多任务蒸馏采用LoRA（低秩适应）技术对预训练模型进行参数高效微调，仅更新部分权重即可适配垂直行业（如金融、医疗）的专业术语和逻辑。将教师模型的多任务能力迁移至轻量化学生模型，通过注意力蒸馏和隐藏层匹配保留核心知识，实现模型体积压缩80%以上。设计持续学习管道，结合EWC（弹性权重固化）算法避免新任务训练对旧知识的覆盖，适合业务需求频繁变更的场景。对抗蒸馏技术量化感知训练引入生成对抗网络（GAN）增强蒸馏过程，通过判别器监督提升学生模型对边缘案例（CornerCase）的泛化能力。在微调阶段模拟8位整数量化效果，使模型适应低精度推